JPMorgan Chase & Co.

22.10.2026

Executive Director Machine Learning Engineer-MLOps

Vereinigte Staaten

Palo Alto, California, United States

PythonAWSDockerKubernetes

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Über die Stelle

Wir suchen einen Senior MLOps Engineer, der eng mit Data Scientists zusammenarbeitet, um ML-Modelle auf einem modernen MLOps-Stack zu erstellen und bereitzustellen.

Als Executive Director Machine Learning Engineer im Recommendation Engine-Team implementieren Sie Fine-Tuning- und Reinforcement-Learning-Algorithmen auf großen Compute-Clustern, erstellen und betreiben Echtzeit- und Batch-Modell-Serving-Systeme, führen Hyperparameter-Tuning in großem Maßstab durch, überwachen Modelle, validieren die Produktion und übernehmen weitere Aktivitäten, die für die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von Modellen in einer gut verwalteten und kontrollierten Umgebung entscheidend sind.

Unser Produkt, Personalization and Insights, entwickelt und unterstützt Anwendungen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz, die modernste machine learning-Architekturen nutzen und in AWS bereitgestellt werden. Diese Anwendungen ermöglichen personalisierte Erlebnisse über die Kanäle von Chase Consumer & Community Banking hinweg, um ein Nutzererlebnis zu schaffen, das traditionelle Bankdienstleistungen mit anderen Services in den Bereichen Reisen, Händlerangebote, Shopping und Gastronomie verbindet.

Aufgaben

Aufbau, Bereitstellung und Wartung robuster Pipelines für verteiltes Training auf GPU-fähigen Clustern zur Unterstützung skalierbarer machine learning-Workflows.

Entwicklung und Verwaltung von Echtzeit- und Batch-Inferenzsystemen mit hohem Volumen, um optimale Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Implementierung von Quantisierungstechniken und Bereitstellung von Large Language Models mit offenen Gewichten (LLMs) auf modernen Serving-Stacks wie vLLM auf Ray, um Effizienz und Ressourcennutzung zu maximieren.

Überwachung der Verwaltung und Optimierung von Vektordatenbanken zur Unterstützung fortschrittlicher KI- und machine learning-Anwendungen.

Einrichtung und Pflege umfassender Monitoring- und Observability-Pipelines, um die Systemgesundheit, Leistung und eine schnelle Problemlösung sicherzustellen.

Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Integration neuer Technologien und zur kontinuierlichen Verbesserung der bestehenden Infrastruktur.

Zusammenarbeit mit Produkt-, Architektur- und anderen Engineering-Teams zur Definition skalierbarer und leistungsfähiger technischer Lösungen.

Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse

Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Ingenieursbereich mit 10+ Jahren Erfahrung oder Master-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Ingenieursbereich mit 6+ Jahren Erfahrung.

Fundierte Kenntnisse und umfassende Erfahrung in Python oder im Bereich Cloud Computing und AWS.

Verständnis von Quantisierungstechniken wie PTQ, AWQ usw., die zur Quantisierung von LLMs zur Beschleunigung der Inferenz auf spezifischen GPU-Architekturen verwendet werden.

Fundiertes Verständnis von Transformer-Modellen und den Herausforderungen bei der Bereitstellung großer Transformer-basierter Modelle.

Fundiertes Verständnis von ML-Training, insbesondere aktueller Reinforcement-Learning-Algorithmen wie GRPO und DAPO.

Erfahrung mit den Grundlagen des System-Engineerings: Caching, CUDA, Autoscaling, hoher Durchsatz, geringe Latenz, regionenübergreifende ausfallsichere Anwendungen.

Fundiertes Wissen und Leidenschaft für die Grundlagen der Data Science, das Training und die Bereitstellung von Modellen.

Erfahrung mit Monitoring- und Observability-Tools zur Überwachung von Modelleingaben/-ausgaben und Feature-Statistiken.

Fundierte Basis in den Ingenieursgrundlagen und eine analytische Denkweise.

Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse

Erfahrung mit Empfehlungs- und Personalisierungssystemen ist ein Plus.

CUDA-Erfahrung ist ein großes Plus.

Fundierte Grundlagen und Erfahrung mit Containern (docker-Ökosystem), Container-Orchestrierungssystemen [Kubernetes, ECS].

Erfahrung mit Ray, vLLM, RL-Bibliotheken wie verl/trl.

Gute Kenntnisse in Datenbanken.

(i) Diese Position unterliegt Abschnitt 19 des Federal Deposit Insurance Act. Daher ist ein Stellenangebot für diese Position von der Überprüfung der strafrechtlichen Vorgeschichte durch JPMorganChase abhängig, einschließlich vorprozessualer Diversionsmaßnahmen oder Programmeinträge.

Wir erkennen an, dass unsere Mitarbeiter unsere Stärke sind und die vielfältigen Talente, die sie in unsere globale Belegschaft einbringen, direkt mit unserem Erfolg verknüpft sind. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, und legen großen Wert auf Vielfalt und Inklusion in unserem Unternehmen. Wir diskriminieren nicht aufgrund geschützter Merkmale, einschließlich Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Familienstand oder Veteranenstatus, Schwangerschaft oder Behinderung oder einer anderen gesetzlich geschützten Grundlage. Wir treffen auch angemessene Vorkehrungen für die religiösen Praktiken und Überzeugungen von Bewerbern und Mitarbeitern sowie für Bedürfnisse im Zusammenhang mit psychischer oder körperlicher Behinderung. Besuchen Sie unsere FAQs für weitere Informationen zur Beantragung einer solchen Vorkehrung.

Arbeitgeber für Chancengleichheit/Behinderung/Veteranen

Chase ist ein führendes Finanzdienstleistungsunternehmen, das fast der Hälfte der amerikanischen Haushalte und kleinen Unternehmen hilft, ihre finanziellen Ziele durch eine breite Palette von Finanzprodukten zu erreichen. Unsere Mission ist es, engagierte, lebenslange Beziehungen aufzubauen und unsere Kunden in den Mittelpunkt unseres Handelns zu stellen. Wir unterstützen auch kleine Unternehmen, gemeinnützige Organisationen und Städte beim Wachstum und bieten Lösungen für alle ihre finanziellen Bedürfnisse.

Unsere Abteilung Consumer & Community Banking bedient unsere Chase-Kunden durch eine Reihe von Finanzdienstleistungen, darunter Privatkundengeschäft, Kreditkarten, Hypotheken, Autofinanzierung, Anlageberatung, Kredite für kleine Unternehmen und Zahlungsabwicklung. Wir sind stolz darauf, in den USA führend bei Kreditkartenverkäufen und Einlagenwachstum zu sein und über die meistgenutzten digitalen Lösungen zu verfügen – während wir gleichzeitig bei der Kundenzufriedenheit an erster Stelle stehen.

Das CCB Data & Analytics-Team nutzt Daten bei Chase verantwortungsbewusst, um Wettbewerbsvorteile für die Unternehmen zu schaffen und gleichzeitig Mehrwert und Schutz für die Kunden zu bieten. Das Team umfasst eine Vielzahl von Disziplinen, von Data Governance und Strategie bis hin zu Reporting, Data Science und machine learning. Wir haben eine starke Partnerschaft mit der Technologieabteilung, die eine hochmoderne Daten- und Analyseinfrastruktur bereitstellt. Das Team versorgt Chase mit Erkenntnissen, um die besten Kunden- und Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Gesamtvergütungspaket, einschließlich eines Grundgehalts, das basierend auf der Rolle, der Erfahrung, den Fähigkeiten und dem Standort festgelegt wird. Mitarbeiter in anspruchsberechtigten Rollen können eine provisionsbasierte Vergütung und/oder eine diskretionäre Anreizvergütung erhalten, die in Form von Bargeld und/oder verfallbarem Eigenkapital ausgezahlt wird und als Anerkennung für individuelle Leistungen und Beiträge vergeben wird. Wir bieten auch eine Reihe von Leistungen und Programmen an, um die Bedürfnisse unserer Mitarbeiter zu erfüllen, basierend auf der Anspruchsberechtigung. Diese Leistungen umfassen eine umfassende Gesundheitsversorgung, betriebliche Gesundheits- und Wellnesszentren, einen Altersvorsorgeplan, Backup-Kinderbetreuung, Studiengebührenerstattung, Unterstützung bei der psychischen Gesundheit, Finanzcoaching und mehr. Weitere Details zur Gesamtvergütung und den Leistungen werden während des Einstellungsprozesses bereitgestellt.

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